<i>Salmonella</i> Serovars and Antimicrobial Resistance Profiles in Beef Cattle, Slaughterhouse Personnel and Slaughterhouse Environment in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
The present study was undertaken to determine the occurrence, distribution and antimicrobial resistance profiles of Salmonella serovars in slaughter beef cattle, slaughterhouse environment and personnel engaged in flaying and evisceration during slaughtering process. A total of 800 samples (each sample type, n = 100) consisting of swabs from hides, slaughterhouse personnel hands at flaying and evisceration, rumen and caecal contents, mesenteric lymph nodes, carcasses and holding pens were collected. Of the total 100 beef cattle examined, 14% were Salmonella positive in caecal content and/or mesenteric lymph nodes. Of the various samples analysed, Salmonella was detected in 31% of hides, 19% of rumen contents, 8% of mesenteric lymph nodes, 6% of caecal contents, 2% of carcass swabs, 9% of palm swabs taken from the hands of personnel in the slaughterhouse during flaying (7%) and evisceration (2%), and in 12% of holding pen swabs. The Salmonella isolates (n = 87) belonged to eight different serovars of which S. Anatum (n = 54) and S. Newport (19) were the major serovars and both serovars were detected in all sample sources except in carcass swabs. Eighteen of the 87 (20.7%) Salmonella serovars consisting of Newport (n = 14), Anatum (n = 3) and Eastbourne (n = 1) were resistant to one or more antimicrobials. Among the antimicrobial resistant Salmonella serovars, S. Newport was multidrug resistant (15.6%) and exhibited resistance to streptomycin, sulphisoxazole and tetracycline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».